Python 熊猫：如何减去稀疏数据帧的平均列？

在0.25.3中，我不能减去稀疏数据帧的平均列。我试过：

df_norm=df.subdf.meanaxis=1，axis=0

但我得到：

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AttributeError:模块“pandas.\u libs.sparse”没有属性“sparse\u sub\u float32”

如果使用较旧的pandas SparFrame结构，则可能会出现此错误。然而，在最新版本中，我使用了0.25.3，有一种不同的方法来处理稀疏，您的代码运行良好。考虑将数据文件转换为现代稀疏类型。看见 下面是一个工作示例

df = pd.DataFrame (np.random.randint(0,100,(5,5)))
dtype = pd.SparseDtype(int, fill_value=0)   # define sparse type
df = df.astype(dtype)  # to new sparse type
print(df.sub(df.mean(axis=1), axis=0))

      0     1     2     3     4
0 -28.6  43.4 -42.6 -14.6  42.4
1  29.4  25.4 -48.6  -4.6  -1.6
2 -12.4  52.6 -15.4 -17.4  -7.4
3 -20.8  -2.8  10.2  -6.8  20.2
4  35.8  -4.2  19.8 -16.2 -35.2

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不，因为你减去平均行，我想要平均列mm，你的代码对我有效，试着重新启动内核。我已经多次重新启动内核，它是一个大型稀疏数据框架。我有版本0.25.3，然后试着将数据转换成这个新的稀疏结构，看看是否有效。我的意思是，如果sparsedaframe被弃用，而现代SparseDtype解决了您的问题，为什么不升级数据呢？我假设我提供的熊猫文档链接显示了转换数据的清晰方式。